ราคา Lakehouse

Amazon SageMaker Lakehouse รุ่นใหม่สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Lakehouse แบบเปิดที่รวมข้อมูลทั้งหมดของคุณใน Data Lake ของ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) รวมถึง S3 Tables และคลังข้อมูล Amazon Redshift ซึ่งช่วยให้คุณสร้างการวิเคราะห์และแอปพลิเคชัน AI/ML ที่มีประสิทธิภาพบนสำเนาข้อมูลเดียว คุณชำระค่าบริการเฉพาะทรัพยากรที่คุณใช้ใน Lakehouse เท่านั้น การจัดเก็บข้อมูลเมตาและการร้องขอ API เป็นไปตามราคาแค็ตตาล็อกข้อมูลของ AWS Glue รวมถึง AWS Free Tier ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจะขึ้นอยู่กับตัวเลือกของ Amazon S3 หรือ Amazon Redshift Managed Storage (RMS) ราคาของทรัพยากรพื้นฐานอธิบายไว้ด้านล่าง

คำจำกัดความข้อมูลถูกจัดระเบียบในลำดับชั้นเชิงตรรกะของแคตตาล็อก ฐานข้อมูล และตารางโดยใช้ AWS Glue Data Catalog

• แคตตาล็อก: คอนเทนเนอร์เชิงตรรกะที่เก็บวัตถุจากที่เก็บข้อมูล เช่น โครงการ ตาราง มุมมอง หรือมุมมองที่เป็นจริงจาก Amazon Redshift คุณสามารถซ้อนแค็ตตาล็อกไว้ภายใต้แคตตาล็อกเพื่อให้ตรงกับระดับลำดับชั้นจากแหล่งที่มาของข้อมูลที่คุณนำไปที่ Lakehouse
• ฐานข้อมูล: ฐาน ข้อมูลสามารถใช้ในการจัดระเบียบวัตถุข้อมูล เช่น ตารางและมุมมองในบ้านทะเลสาบ
• ตารางและมุมมอง: ตารางและมุมมอง: ตารางและมุมมองเป็นออบเจ็กต์ข้อมูลในฐานข้อมูลที่อธิบายวิธีเข้าถึงข้อมูลพื้นฐาน เช่น สคีมา พาร์ติชัน ตำแหน่งที่จัดเก็บข้อมูล รูปแบบการจัดเก็บ และการสืบค้น SQL เพื่อเข้าถึงข้อมูล

ข้อมูลเมตาใน Lakehouse สามารถเข้าถึงได้จาก AWS Glue API การจัดเก็บข้อมูลเมตาและคำขอ API จะเป็นไปตามราคาข้อมูลเมตาในแค็ตตาล็อกข้อมูลของ AWS Glue ซึ่งรวมถึง AWS Free Tier ด้วย ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ราคาของ AWS Glue

ในขณะที่เข้าถึงข้อมูลในบ้านทะเลสาบ คุณสามารถอ่านและเขียนข้อมูลลงใน Amazon S3 หรือ RMS โดยจะมีค่าใช้จ่ายในการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับการเข้าถึงพื้นที่เก็บข้อมูลพื้นฐาน ทั้งนี้จะขึ้นอยู่กับประเภทการจัดเก็บที่คุณเลือกจัดเก็บข้อมูลไว้ใน Lakehouse ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับราคาพื้นที่เก็บข้อมูลและการประมวลผลสำหรับการจัดเก็บประเภทต่างๆ ได้ที่ราคาของ AWS Glue

คุณสามารถรวบรวมสถิติบนตารางข้อมูลโดยอัตโนมัติใน Amazon S3 เพื่อการดำเนินการแบบสอบถามที่เร็วขึ้นและการบำรุงรักษาตาราง Apache Iceberg เช่น การบดอัด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเค้าโครงการจัดเก็บของตาราง Apache Iceberg ของคุณ จะมีค่าบริการเพิ่มเติมเมื่อคุณเปิดใช้งานฟีเจอร์เหล่านี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ราคาของ AWS Glue

การอนุญาตแบบละเอียดถูกขับเคลื่อนโดย AWS Lake Formation และให้บริการโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ราคาของ Lake Formation

SageMaker มีการบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อกับแอปพลิเคชัน ซึ่งจะขจัดความจำเป็นในการสร้างและจัดการไปป์ไลน์กระบวนการ Extract, Transform and Load (ETL) แอปพลิเคชันที่รองรับ ได้แก่ Salesforce, ServiceNow, Zendesk และอื่น ๆ

การผสานรวมเหล่านี้ช่วยให้คุณมีความยืดหยุ่น คุณจึงสามารถเลือกตารางข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงในแอปพลิเคชันเพื่อจำลองไปยัง Amazon Redshift โดยอัตโนมัติ ความยืดหยุ่นนี้ทำให้คุณสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์แบบครบวงจรกับแอปพลิเคชันและแหล่งที่มาของข้อมูลต่าง ๆ ได้ AWS ไม่เรียกเก็บค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อ คุณจะจ่ายค่าทรัพยากรที่มีอยู่ที่ใช้ในการสร้างและประมวลผลข้อมูลการเปลี่ยนแปลงที่สร้างขึ้นโดยเป็นส่วนหนึ่งของการบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อ ซึ่งรวมถึงที่เก็บข้อมูล Amazon Redshift เพิ่มเติมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำลอง ทรัพยากรคำนวณสำหรับการประมวลผลการจำลองข้อมูล (หรือ RPU บน Amazon Redshift Serverless) และค่าใช้จ่ายในการถ่าย โอนข้อมูล Cross-AZ สำหรับการย้ายข้อมูล จากแหล่งไปยังเป้าหมาย การประมวลผลการเปลี่ยนแปลงข้อมูลอย่างต่อเนื่องโดยการบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อจะไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่การกำหนด ราคา Amazon Aurora ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ Amazon (Amazon RDS) สำหรับราคา MySQL การกำหนดราคา Amazon DynamoDB และกำหนดราคา AWS Glue